Подводим итоги

10 дней назад я написал про рэндом кофе. И на текущую минуту там в списке 99 участников. Это правда работает. У меня уже случилось классное интересное знакомство. Скоро случится следующее. Не у всех прошло идеально гладко взаимодействие с ботом. Но в итоге всё разрулилось. Если есть проблемы — пишите. Ну и в целом, пишите пожалуйста в комментариях обратную связь, кто уже вовлекся в процесс.

Неожиданный инсайт.

На старте вы заполняете анкету и там надо указать свой текущий интерес:

• Будущее работы и профессий
• Технологии и AI
• Лидерство и управление командами
• Карьера и развитие
• Предпринимательство и новые проекты

Так вот, «Лидерство и управление командами» пока самая популярная опция.

А теперь более глобальная аналитика.

Список самых популярных постов за этот год:

1. Попытка ответить на один из главных вопросов современности: что делает человека хорошим менеджером? (10.3к просмотров)

2. Исследование «The Broken Marketplace: America’s School-to-Work Crisis» (6.9к просмотров)

3. Последний «человеческий» рекрутер: выдуманный дневник рекрутера, который описывает хронику как его постепенно заменял AI (6.5к)

4. OpenAI выпустили свою первую печатную книгу — про самые лучшие промпты для студентов (5к)

5. Карта эмпатии, описывающая переживания руководителей на тему внедрения AI (4.9к)

6. Джаннет Кашурникова про культуру «‎одержимости будущим» (4.9к)

7. Новая операционная модель управления персоналом от McKinsey (4.5к)

8. Будущее работы и интерсекциональный феминизм (4.5к)

9. Архетипы тек-компаний от Елены Верны (4.4к)

10. Как в США выглядит структура занятости по отраслям (4.3к)

11. Базовый набор инструментов и подходов для лидера-визионера (4.2к)

12. Тим Леберехт рассказывает почему булшит джобс — это правильно и хорошо (4.1к)

13. Женя Кадомец — что происходит в рекрутменте сейчас и что будет происходить в ближайшем будущем (3.9к)

14. Книги про «economic decision-making skill» (3.9к)

Кто самый успешный
в индустрии Future Of Work?

Брендан Фуди поделился годовыми результатами Mercor. Когда читаете это, главное помнить, что всем трём основателям стартапа по 22 года.

2025 wrapped
-Mercor grew revenue by 4658%
-we went from paying out $2M / month to $2M / day
-users increased from 217K to 3.4M
-interviews increased from 88K to 1.5M
-referrals increased from 1198 to 1.9M

Последний раунд они поднимали при оценке в 10 млрд. ARR идёт к 500 млн.

Ещё один дисклеймер: под индустрией Future Of Work я подразумеваю категорию стартапов и продуктов, которые дизраптят рынок труда, и активно влияют на его платформенное будущее, но с HR имеют очень условные пересечения.

Как работает Mercor

Это двусторонний маркетплейс, где ведущие AI-компании находят лучших экспертов (врачей, юристов, инженеров уровня FAANG) для Reinforcement Learning from Human Feedback.

Ближайшие конкуренты: micro1, Scale AI и Surge.

Именно благодаря этим стартапам AI научится решать самые сложные интеллектуальные задачи и оставит нас всех без работы.

В чём их преимущество

Насколько я понимаю, Mercor лучше всех отстроили и автоматизировали пайплайн найма — и в особенности оценку и метчинг.

Система постоянно обучается на результатах выполненных проектов, что позволяет со временем все точнее предсказывать будущую производительность экспертов.

Если захотите узнать больше, в комментариях я выложил...

• PDF с чуть более подробным овервью модели и истории Mercor
• Их короткий рекламный ролик про платформу
• Любопытное получасовое интервью Фуди на TechCrunch Disrupt 2025 (с субтитрами)

Являются ли топ-менеджеры лучшими стратегами?

Как будто бы нет. Зато они лучше находят закономерности и принципы в больших массивах данных. По крайней мере судя по результатам исследования из статьи «Cognitive profiles of strategic decision-makers: Implications for exploration–exploitation strategies».

Профессора с факультета экономики и бизнеса University of Zagreb проанализировали как связан когнитивный профиль 176 руководителей с их карьерными успехами и подходом к стратегии.

Вот что они выяснили:

• В крупных компаниях есть системная предвзятость ставить на топовые роли кандидатов с талантом к pattern recognition. При этом, эти люди не отличаются от мидл-менеджмента более высокими показателями логики и креативности.

• Это приводит к преобладанию exploitation-стратегий. Когда все стратегические решения опираются на текущий ресурс и бизнес-модель.

• Потому что такие лидеры склонны полагаться на подходы и best practices, которые они хорошо знают, понимают и контролируют. Они быстрее принимают решения, ориентированы на сохранение статуса-кво, чаще используют конкретные аналогии и модели, чем сложные логические рассуждения или абстрактное видение будущего.

• Более того, в рамках pattern recognition способность к pattern reasoning (способность строить рассуждения через понятные известные модели) ценится выше, чем pattern identification (способность находить сами паттерны).

Вывод: компании системно продвигают людей, которые лучше оптимизируют прошлое, чем работают с неопределённым будущим.

Отдельно интересна сама модель менеджерских когнитивных капабилитис:

• Pattern Recognition
— Pattern identification
— Pattern-reasoning

• Logical Thinking
— Logical comprehension
— Logical reasoning

• Creative Thinking
— Capability to understand unique perspectives
— Capability to create creative solutions
— Creative-reasoning

В комментариях пдф и аудио-саммари.

→ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jsc.2578

Культура работы команд

Если у кого-то оказалось так много новогодней энергии, что под влиянием вчерашнего поста вы начали читать (или слушать) «Непревзойденных», тогда вы уже знаете, что первая глава посвящена командам и team-first культуре.

И чтобы закрепить материал, я собрал «командные» гайды и тулкиты известных больших компаний:

Dropbox — Virtual First Toolkit
Atlassian — Team Playbook
GitLab — TeamOps и The Remote Playbook
Zapier — Ultimate Guide to Remote Work
Spotify — Squad Health Check
Netflix — Dream Team

Вдруг вам пригодится.

Как находить самые лучшие идеи и видеть самые главные тренды?

Эпичный гайд от The Generalist, в котором они собрали принципы и подходы венчурных инвесторов — как раньше других замечать ключевые изменения и возможности.

И всё это звучит как очень хорошая универсальная стратегии. Поэтому погружаемся и изучаем.

However, trends, at most, serve as one heuristic - you can’t let them dictate what you do.

Если коротко, то список выглядит так:

1. Находить лучшие идеи
— Формировать качественную «информационную диету»
— Внимательно смотреть на цифры
— Искать на периферии и в неочевидных местах
— Замечать проблемы
— Понимать новые базовые элементы (new primitives)
— Подпитывать себя непривычными источниками
— Изучать тех, кто первый вырвался вперед
— Плыть против течения
— «Жить в будущем»

2. Перепроверять их потенциал
— Обсуждать идеи с ближайшим кругом
— Общаться со стейкхолдерами
— Учитывать момент и контекст
— «Думать вслух»
— Общаться с фаундерами
— Без сожалений отсекать слабые варианты

3. Вкладываться в лучшее
— Проявлять терпение
— Находить «правильного» фаундера
— Иметь убеждённость и держать позицию

Но из этого списка вы не поймете всю ценность гайда — придётся почитать оригинал.

What you’ll get in this guide

A +12,000 word guide detailing how to spot a supertrend, featuring insights and direct quotes from leading venture capitalists.

15 strategies to level up your information diet, generate promising investment ideas, test your theses, and invest against them.

20 books recommended by great venture capitalists.

8 data sources to help you spot emerging trends and understand them better.

+15 investors’ insights and strategies garnered from in-depth one-on-one interviews.

6 new technologies to play with to better understand where the future is headed and which companies might win.

4 “fringe” movements that might spawn the next supertrend.

Там только для подписчиков, поэтому я сделал pdf, в том числе на русском. И аудио. Точно не зря потратите время.

Ничего хорошего нас не ждёт — в любом случае

Очередное эксцентричное видео от How Money Works. Из которого мы узнаём о трех сценариях развития AI. И как оно повлияет на рынок труда. При любых вариантах будет так себе.

Что это за варианты?

1. Оптимистичный

AI становится очень умным и заменяет человеческий труд во всех сферах. Это приводит к изобилию и всеобщему счастью. Работать больше не нужно, а производительность труда взлетает до небес.

Но рост производительности за последние 50 лет не приводил к росту доходов обычных трудовых людей. Кроме того, все эти золотые горы могут быть чистой спекуляцией и попыткой завуалировать риски.

2. Пессимистичный

Развитие AI быстро заходит в тупик. Становится ясно, что триллионы долларов были потрачены впустую. Инвесторы разочаровываются, рынок рушится, и тянет за собой всю мировую экономику.

Это вызовет глубокий экономический кризис. Исчезнут миллионы рабочих мест. Люди станут беднее.

3. Ни то ни сё

AI покажет локальный скачок эффективности. Но в целом эффект будет не таким заметным. При этом, индустрия продолжит поглощать все ресурсы — деньги, энергию и чипы. Лишая финансирования другие перспективные технологии.

→ https://www.youtube.com/watch?v=wFiEXodlNto